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Les grands modèles de langage généralistes (ChatGPT, Claude, Gemini) ne sont pas neutres épistémiquement. Leur mécanisme d’apprentissage produit un biais structurel, pas nécessairement corrigé par le système d’IA dans lequel ils sont plongés, et dont l’intensité varie selon les disciplines : très faible en mathématiques, très fort dans les sciences sociales et humaines. Cet article propose une grille d’analyse fondée sur trois critères — densité du signal de vérité, résistance sociologique du paradigme dominant, séparabilité fait/valeur — appliquée à une classification en cinq catégories épistémologiques.